【摘要】：鱗翅目昆蟲(chóng)對(duì)我國(guó)各類(lèi)林種危害較為嚴(yán)重,人工識(shí)別昆蟲(chóng)種類(lèi)費(fèi)時(shí)費(fèi)力,難以滿足“早防治,少損失”的林業(yè)實(shí)際生產(chǎn)要求。本項(xiàng)目旨在研究如何綜合應(yīng)用統(tǒng)計(jì)信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法,對(duì)研究圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,獲取反映圖像中昆蟲(chóng)本質(zhì)特點(diǎn)的特征,并使用合適的分類(lèi)算法建立高準(zhǔn)確性的鱗翅目昆蟲(chóng)識(shí)別模型,實(shí)現(xiàn)昆蟲(chóng)的自動(dòng)識(shí)別。近年來(lái),智能計(jì)算方法由于其突出的全局搜索能力在模型優(yōu)化過(guò)程中得到廣泛應(yīng)用。灰狼優(yōu)化算法是一種較好的智能計(jì)算方法,但也存在不足。本研究擬改進(jìn)灰狼優(yōu)化算法,并用于鱗翅目昆蟲(chóng)自動(dòng)識(shí)別模型的構(gòu)建。主要結(jié)論如下:(1)針對(duì)灰狼優(yōu)化算法收斂速度過(guò)快、可能陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),引入一種等級(jí)學(xué)習(xí)機(jī)制以平衡探索與開(kāi)發(fā)能力。同時(shí),對(duì)確定等級(jí)數(shù)的方法與當(dāng)前最優(yōu)個(gè)體的更新方式進(jìn)行改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的灰狼優(yōu)化算法能有效平衡探索與開(kāi)發(fā)能力,利用其進(jìn)行特征選擇,能獲得較高的識(shí)別精度與較小的特征維數(shù)。(2)為訓(xùn)練和測(cè)試模型,收集9類(lèi)鱗翅目昆蟲(chóng)標(biāo)本照1740張。同時(shí),為研究識(shí)別模型在小數(shù)據(jù)量圖片下的識(shí)別效果,采用公開(kāi)的利茲蝴蝶數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),其類(lèi)別數(shù)為10,共832張。(3)基于改進(jìn)后的灰狼優(yōu)化算法構(gòu)建一種傳統(tǒng)的紋理圖像識(shí)別模型,主要通過(guò)引入一種主旋轉(zhuǎn)局部二值模式(Dominant Rotated Local Binary Patterns,DRLBP)的紋理特征提取算法用于提取特征,并利用改進(jìn)后的灰狼優(yōu)化算法進(jìn)行特征選擇篩選無(wú)效、冗余的特征,最后利用一種基于概率協(xié)同表示的分類(lèi)器(Probabilistic Collaborative Representation Based Classifier,PROCRC)進(jìn)行分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型具有良好的識(shí)別精度,在鱗翅目昆蟲(chóng)標(biāo)本照上的識(shí)別精度為88.82%,而在利茲蝴蝶數(shù)據(jù)集上的識(shí)別精度為89.3%。(4)基于改進(jìn)后的灰狼優(yōu)化算法構(gòu)建一種自動(dòng)演化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型,主要通過(guò)將改進(jìn)后的灰狼優(yōu)化算法以一定的編碼技術(shù)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)演化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型具有良好的識(shí)別精度,在鱗翅目昆蟲(chóng)標(biāo)本照上的識(shí)別精度為89.74%,而在利茲蝴蝶數(shù)據(jù)集上的識(shí)別精度為89.08%。
【學(xué)位授予單位】：福建農(nóng)林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：C81
【圖文】：

X = X ×  X = X ×  X = X δ ×  δ = | × X X |  = | × X X |  δ= | × X δ X | 、X 代表種群中的 Omega 狼分別向 Alpha、 的值可由公式（2-4）計(jì)算， 、 、 的狼通過(guò)公式（2-11）更新當(dāng)前位置。X ( ) =X X X

圖 2-3 卷積操作（3）池化層（Pooling Layer）：池化層一般夾在連續(xù)的卷積層中，主要用縮數(shù)據(jù)和參數(shù)的量，減小過(guò)度擬合。在池化過(guò)程中，數(shù)據(jù)壓縮去掉的信息往一些無(wú)關(guān)緊要的信息，而留下的信息是更具表達(dá)能力的特征，這一過(guò)程也可特征選擇。池化層通常有三個(gè)參數(shù)：核大小（Kernel Size）、步長(zhǎng)大�。⊿tride Siz化類(lèi)型（Pooling Type）。其中池化類(lèi)型主要有最大值池化（Max Pooling）和池化（Average Pooling）。最大值池化是對(duì)鄰域內(nèi)特征點(diǎn)求最大值，而均值池是對(duì)鄰域內(nèi)特征點(diǎn)求平均。假設(shè)輸入數(shù)據(jù)的大小為 4×4×1，池化核大小為 2×長(zhǎng)大小為 2，最大值池化和均值池化的過(guò)程如圖 2-4 所示。

池化操作

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本文編號(hào)：2780716